Marktgröße, Anteil und COVID-Auswirkungsanalyse für neuronale Prozessoren, nach Anwendung (Betrugserkennung, Hardwarediagnose, Finanzprognose, Bildoptimierung und andere), nach Endbenutzern (BFSI, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Verteidigung und Luft- und Raumfahrt, Medien und andere) und regionale Prognose, 2026–2034

Die globale Marktgröße für neuronale Prozessoren wurde im Jahr 2025 auf 178,43 Millionen US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass der Markt von 212,94 Millionen US-Dollar im Jahr 2026 auf 876,13 Millionen US-Dollar im Jahr 2034 wächst und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 19,34 % aufweist.

Ein neuronaler Prozessor, auch Neural Processing Unit (NPU) genannt, ist ein spezialisierter Mikroprozessor, der speziell für die Durchführung von Berechnungen mit künstlichen neuronalen Netzwerken (ANN) entwickelt wurde. Künstliche neuronale Netze sind Rechenmodelle, die die Struktur und Funktion biologischer neuronaler Netze nachahmen, also der Netzwerke von Neuronen im Gehirn, die Informationen verarbeiten und übertragen. Ein neuronaler Prozessor besteht typischerweise aus vielen Verarbeitungskernen oder Verarbeitungselementen (PEs), die in einer hochparallelen Architektur miteinander verbunden sind. Jedes Verarbeitungselement ist für die Durchführung einer einfachen mathematischen Operation wie Addition oder Multiplikation ausgelegt und kann mit anderen Verarbeitungselementen im Netzwerk kommunizieren. Neuronale Prozessoren sind für Deep-Learning-Anwendungen optimiert, bei denen große neuronale Netze trainiert und betrieben werden, um Muster in Daten zu erkennen. Sie können Berechnungen mit hoher Geschwindigkeit und hoher Energieeffizienz durchführen und eignen sich daher ideal für Anwendungen wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonome Fahrzeuge. Es wird erwartet, dass der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning in den verschiedenen Branchen den Markt für neuronale Prozessoren weltweit ankurbeln wird.

Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt für neuronale Prozessoren:

Eine wesentliche Auswirkung der Pandemie auf die neuronale Verarbeitung war die Verlagerung hin zu Remote-Arbeit und Zusammenarbeit. Viele Forscher mussten sich auf die Arbeit von zu Hause aus und die virtuelle Zusammenarbeit einstellen, was zu Veränderungen in Forschung und Entwicklung geführt hat. Tools für die Remote-Zusammenarbeit sind wichtiger denn je und Forscher mussten neue Wege finden, um Daten, Modelle und Code sicher und effizient auszutauschen. Eine weitere Auswirkung der Pandemie hat sich in der Finanzierung und Ressourcenzuweisung geändert. Angesichts der durch die Pandemie verursachten wirtschaftlichen Unsicherheit mussten viele Länder und Unternehmen ihre Prioritäten neu bewerten und Ressourcen entsprechend zuweisen. Dieser Faktor hat zu einigen Verschiebungen im Forschungsschwerpunkt geführt und konzentriert sich auf Bereiche, die in direktem Zusammenhang mit der Pandemie stehen, wie Epidemiologie und Impfstoffentwicklung sowie neuronale Prozessoren, die eine entscheidende Rolle bei der schnellen Herstellung und Verteilung von Impfstoffen spielen.

Darüber hinaus hat die Pandemie die Bedeutung der neuronalen Verarbeitung für die Bewältigung realer Probleme deutlich gemacht. Mit dem Aufkommen von COVID-19 haben Forscher neuronale Verarbeitungstechniken eingesetzt, um die Ausbreitung des Virus zu modellieren, medizinische Daten zu analysieren und Behandlungen und Impfstoffe zu entwickeln. Dies hat die Nachfrage und die Investitionen auf dem Markt für neuronale Prozessoren weltweit erhöht.

Wichtige Erkenntnisse:

Der Bericht wird die folgenden wichtigen Erkenntnisse abdecken:

• Aktuelle Branchentrends und Entwicklungen.
• Wettbewerbsumfeld und strategische Schlüsselakteure.
• Vollständige Hintergrundanalyse, einschließlich einer Bewertung des globalen Marktes für neuronale Prozessoren.
• Vollständige Analyse der Segmente
• Auswirkungen von COVID-19 auf den globalen Markt für neuronale Prozessoren

Regionale Analyse:

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• Die Region Nordamerika dominiert den globalen Markt für neuronale Prozessoren. Der zunehmende Einsatz neuronaler Prozessoren im Gesundheitssektor dürfte den Markt in der nordamerikanischen Region ankurbeln.
• Schätzungen zufolge wird der europäische Markt im Prognosezeitraum den Wachstumstrends Nordamerikas folgen. Darüber hinaus wird der zunehmende Einsatz neuronaler Prozesse im Automobil- und Fertigungssektor den Markt in der Region vorantreiben.
• Es wird jedoch erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum die höchste CAGR aufweisen wird. Die zunehmende Verbreitung des Internets der Dinge und der künstlichen Intelligenz in asiatischen Ländern erhöht die Nachfrage nach neuronalen Prozessen in der Region. Dieser Faktor wird für das Wachstum des Marktes weltweit verantwortlich sein.
• Darüber hinaus wächst der Markt in der Region Naher Osten, Afrika und Südamerika moderat. Länder wie die Vereinigten Arabischen Emirate, Südafrika, Brasilien und Saudi-Arabien ergreifen jedoch die Initiative zur Implementierung automatischer Betrugserkennungs- und biometrischer Erkennungssysteme, was die Nachfrage nach neuronalen Prozessoren in der Region erhöht, was den Markt in der Region voraussichtlich ankurbeln wird.

Analyse durch Endbenutzer.

Neuronale Prozessoren erfreuen sich zunehmender Beliebtheit in verschiedenen Anwendungen wie der Betrugserkennung, Finanzprognosen und Bilderkennung. Neuronale Prozessoren werden häufig in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Betrugserkennung und Bildoptimierung. Neuronale Prozessoren analysieren Muster in großen Datensätzen, um verdächtige Transaktionen oder Verhaltensweisen zu identifizieren. Auch bei der Bildoptimierung kommen neuronale Netze zum Einsatz, beispielsweise Bildfinish oder Super-Resolution. Auto-Encoder sind neuronale Netze, die darauf trainiert sind, Eingabedaten zu rekonstruieren, und sie können zum Entrauschen von Bildern verwendet werden, indem das Bild ohne Rauschen rekonstruiert wird. Autoencoder können auch für die Superauflösung von Bildern verwendet werden, indem sie das Netzwerk trainieren, ein hochauflösendes Bild aus einer Eingabe mit niedriger Auflösung zu rekonstruieren, was das Marktwachstum vorantreibt.

Abgedeckte Hauptakteure:

Intel Corporation (USA), IBM Corporation (USA), Google Inc. (USA), Qualcomm Inc. (USA), CEVA Inc. (USA), NVIDIA Corporation (USA), Teradeep Inc. (USA), BrainChip Holdings Ltd (Australien), Graphcore (Großbritannien) und Advanced Micro Devices (AMD) Inc. (USA)

Segmentierung:

Wichtige Branchenentwicklungen:

• Im Oktober 2021_Syntiant Technologies, ein globaler Anbieter von auf künstlicher Intelligenz basierenden Technologien, hat sein neues Produkt, den Syntiant NDP200 Neural Decision Processor (NDP), auf den Markt gebracht. Dieser neuronale Prozessor kann mehrere Anwendungen gleichzeitig mit minimalem Stromverbrauch ausführen. Dieser Prozessor wird häufig in verschiedenen KI-Vision-Funktionen wie Personenerkennung, Bewegungsverfolgung und Objekterkennung verwendet.   
• Im April 2022_ Synopsys Inc., ein führender Anbieter von Halbleiter- und Elektroniklösungen, hat sein neues Produkt Synopsys High-Performance Neural Processor IP auf den Markt gebracht. Dieses IP- und Toolchain-Produkt der Neural Processing Unit (NPU) bietet eine leistungsstarke KI-basierte Bilderkennung und Unterstützung für verschiedene neuronale Technologien.
• Im September 2021_Intel Corporation, globaler Anbieter von Rechenprozessoren, brachte sein neues Produkt auf den Markt, den neuromorphen Prozessor Loihi. Dieser neu eingeführte Prozessor kann anspruchsvolle und komplexe Algorithmen ausführen.